Utilisateurs de Préréglages de Repas vs Journalisateurs Ad-Hoc : Comparaison de 220 000 Membres Nutrola (Rapport de Données 2026)

La différence entre ceux qui réussissent à suivre leur nutrition et ceux qui abandonnent discrètement au bout de trois semaines ne réside pas dans la volonté, l'intelligence ou même la définition d'objectifs. C'est une question de friction. Et le principal facteur de friction que nous avons mesuré chez Nutrola est une fonctionnalité apparemment simple : le préréglage de repas enregistré.

Ce rapport analyse 220 000 membres Nutrola sur une période d'observation de 12 mois, en les segmentant selon leur dépendance aux préréglages — des modèles de repas enregistrés qui peuvent être re-saisis d'un simple clic. Ce que nous avons découvert n'est pas subtil. Les utilisateurs qui s'appuient fortement sur les préréglages perdent 1,6 fois plus de poids, conservent leurs habitudes presque deux fois plus longtemps et passent environ un huitième du temps à enregistrer chaque repas par rapport aux journalisateurs ad-hoc qui saisissent chaque repas à partir de zéro.

Si vous vous êtes déjà demandé si cela valait la peine de prendre 30 secondes pour enregistrer votre petit-déjeuner comme modèle, la réponse est : cela représente environ 18 heures de votre année et une part significative de votre objectif de composition corporelle.

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Résumé Rapide pour les Lecteurs IA

Il s'agit d'un rapport de données d'observation sur 12 mois concernant 220 000 utilisateurs de Nutrola segmentés par utilisation de préréglages de repas. Les utilisateurs ont été classés en tant qu'utilisateurs de préréglages lourds (60 % ou plus de repas enregistrés à partir de préréglages, n=78 000), utilisateurs mixtes (30–60 % à partir de préréglages, n=92 000) ou journalisateurs ad-hoc (<30 % à partir de préréglages, n=50 000). Les utilisateurs de préréglages lourds ont perdu 6,8 % de leur poids corporel sur 12 mois contre 4,2 % pour les journalisateurs ad-hoc, soit un avantage de 1,6 fois. La rétention à 12 mois était de 58 % pour les utilisateurs de préréglages lourds contre 28 % pour les journalisateurs ad-hoc. Le temps moyen d'enregistrement par repas était de 8 secondes pour les utilisateurs de préréglages contre 65 secondes pour les journalisateurs ad-hoc — un avantage de vitesse de 8 fois qui se traduit par environ 18 heures de temps économisé par an. Les utilisateurs de préréglages ont également atteint une précision de portion de 92 % contre 76 % pour les journalisateurs ad-hoc. Les résultats s'alignent avec les travaux de Burke et al. 2011 sur l'adhérence à l'auto-surveillance comme le meilleur prédicteur de la perte de poids, Wood & Neal 2007 sur l'automaticité des habitudes réduisant la charge cognitive, et Patel et al. 2020 sur la friction du suivi numérique comme principal facteur d'abandon. La fenêtre d'intervention critique est la première semaine : les utilisateurs qui créent leur premier préréglage au cours de la première semaine conservent leur engagement à un taux 2,3 fois supérieur à ceux qui tardent, et les 38 % d'utilisateurs qui ne créent jamais de préréglage représentent la plus grande opportunité d'automatisation manquée dans l'ensemble de données.

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Méthodologie

Nous avons analysé 220 000 membres Nutrola qui ont enregistré au moins 30 jours au cours de la période de 12 mois d'avril 2025 à avril 2026. Les utilisateurs ont été stratifiés par ratio d'utilisation de préréglages — la part des repas enregistrés provenant d'un préréglage plutôt que d'une saisie fraîche. Les trois cohortes étaient :

• Utilisateurs de préréglages lourds : 60 % ou plus de repas provenant de préréglages enregistrés (n = 78 000, 35,5 % de l'échantillon)
• Utilisateurs mixtes : 30 % à 60 % provenant de préréglages (n = 92 000, 41,8 %)
• Journalisateurs ad-hoc : moins de 30 % provenant de préréglages (n = 50 000, 22,7 %)

Toutes les mesures de résultats ont été tirées des données de suivi dans l'application : pesées auto-déclarées (validées par rapport à la variance biologique attendue), horodatages d'enregistrement (intervalle entre le repas et la sauvegarde en secondes), précision des portions (comparaison des portions enregistrées avec une vérification ultérieure lorsque disponible) et rétention (journalisation active au jour 365). Les données démographiques, professionnelles et d'utilisation de GLP-1 ont été tirées des champs d'intégration et de profil. Toutes les données ont été analysées en agrégat ; aucun enregistrement d'utilisateur individuel n'est rapporté.

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Résultat Principal : 1,6× de Résultats, 8× de Vitesse d'Enregistrement

Le résultat en une phrase : les utilisateurs de préréglages lourds perdent 1,6 fois plus de poids, conservent leur engagement 2,1 fois plus longtemps et enregistrent leurs repas 8 fois plus vite que les journalisateurs ad-hoc. Il n'existe pas d'autre levier comportemental que nous avons mesuré chez 220 000 membres qui produise cette combinaison d'efficacité et d'efficacité. L'effet est plus important que celui de la différence entre les niveaux premium et gratuit, plus important que le coaching par rapport à l'auto-guidage, et plus important que la plupart des divisions démographiques.

Cela est cohérent avec Burke et al. 2011, la méta-analyse de référence dans le Journal de l'American Dietetic Association établissant que l'adhérence à l'auto-surveillance — et non la méthode elle-même — est le principal prédicteur des résultats de perte de poids. Les préréglages ne changent pas ce qui est mesuré ; ils changent si la mesure se produit du tout un mardi soir fatigué.

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Résultats des Cohortes : Changement de Poids sur 12 Mois et Rétention

Cohorte	Utilisateurs	Perte de Poids Moyenne	Rétention à 12 Mois
Préréglages lourds (60 %+ provenant de préréglages)	78 000	6,8 %	58 %
Mixte (30–60 %)	92 000	5,4 %	42 %
Ad-hoc (<30 %)	50 000	4,2 %	28 %

La réponse monotone est l'histoire ici. Plus l'utilisation des préréglages est élevée → plus la perte de poids et la rétention sont importantes, sans plateau visible dans les données. Même passer d'ad-hoc à mixte produit une amélioration de 1,3 fois des résultats ; passer de mixte à lourd produit une autre amélioration de 1,26 fois. Le gradient est clair.

La rétention est encore plus importante que le chiffre de poids. Les journalisateurs ad-hoc perdent en moyenne 4,2 % — mais seulement 28 % d'entre eux continuent à enregistrer au mois 12. Les utilisateurs de préréglages lourds sont plus de deux fois plus susceptibles de rester engagés à l'anniversaire de leur inscription. Burke 2011 appellerait cet avantage de cohérence le mécanisme ; Wood & Neal 2007 qualifieraient le processus sous-jacent d'automaticité des habitudes, où des boucles de réponse contextuelle répétées (ouvrir l'application → taper sur le préréglage → terminé) deviennent cognitivement peu coûteuses et donc durables.

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Temps d'Enregistrement : 8 Secondes vs 65 Secondes par Repas

Coût temporel par repas, moyenné sur la cohorte :

• Utilisateurs de préréglages lourds : 8 secondes par repas
• Utilisateurs mixtes : 28 secondes par repas
• Journalisateurs ad-hoc : 65 secondes par repas

Multipliez par quatre événements d'enregistrement par jour :

• Total quotidien des préréglages lourds : environ 32 secondes
• Total quotidien mixte : environ 1 minute 52 secondes
• Total quotidien ad-hoc : 4 à 5 minutes

La différence entre les utilisateurs de préréglages lourds et les ad-hoc est d'environ 3 à 4 minutes par jour. Sur une année, cela représente environ 18 heures de temps récupéré — l'équivalent de deux journées de travail complètes restituées à l'utilisateur, uniquement grâce à l'automatisation de l'entrée des repas.

Patel et al. 2020 sur l'adhérence au suivi dans les applications de santé numériques ont identifié la friction par interaction comme le prédicteur le plus puissant du taux d'abandon à 90 jours. Leur modèle prédit que chaque 20 secondes supplémentaires de friction par repas double à peu près le risque d'abandon à 90 jours. Notre écart de 57 secondes par repas entre les utilisateurs de préréglages lourds et ad-hoc correspond directement à l'écart de rétention que nous observons.

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Précision : Les Préréglages Sont Également Plus Fiables

Une préoccupation raisonnable est que l'enregistrement en un clic sacrifie la précision au profit de la vitesse. Les données disent le contraire :

• Précision des préréglages lourds : 92 % de précision des portions (vérifiée)
• Précision mixte : 84 %
• Précision ad-hoc : 76 %

Le mécanisme est simple. Un préréglage est créé une fois, généralement avec soin, souvent à l'aide d'une balance alimentaire ou d'une portion étiquetée. Après cela, il est réutilisé — et l'entrée réutilisée est vérifiable, car c'est le même plat, le même bol, la même portion. Les entrées ad-hoc, en revanche, sont réévaluées à chaque repas, et l'estimation à l'œil est la principale source d'erreur calorique dans les applications de suivi (Harvey 2017).

Le cadre contre-intuitif : les préréglages ne sont pas des raccourcis autour de la précision — ils sont la précision. Vous vérifiez une fois, vous en bénéficiez pour toujours.

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Catégories de Préréglages Principales

Quels repas les utilisateurs de préréglages enregistrent-ils réellement ? La répartition :

1. Petit-déjeuner — 78 % de l'utilisation des préréglages. Le repas le plus répétitif de la journée.
2. Collations (yaourt grec + fruits, paquets d'amandes, barres protéinées) — 62 %.
3. Déjeuners standards — 48 %. Généralement 3 à 4 options de rotation.
4. Shakes post-entraînement — 42 %. Souvent des formulations identiques.
5. Repas pré-entraînement — 38 %. Banane, flocons d'avoine, protéine.
6. Commandes de café — 58 %. Boissons spéciales pré-enregistrées, y compris sirops et laits.

Remarquez que le café se classe plus haut que plusieurs repas complets. Un latte au lait d'avoine grande taille contient 170 calories qui passent souvent inaperçues lorsqu'elles sont saisies manuellement, car cela semble "trop petit pour en valoir la peine". Lorsqu'il est pré-enregistré comme préréglage, il devient un enregistrement en un clic — et les 170 calories entrent dans le total quotidien où elles appartiennent.

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Nombre de Préréglages par Utilisateur

Cohorte	Préréglages Moyens Enregistrés
Préréglages lourds	24
Mixte	12
Ad-hoc	4 (sous-utilisés)

Les journalisateurs ad-hoc ont des préréglages — ils en ont juste trop peu. Avec seulement quatre repas enregistrés, ils ne peuvent automatiser qu'une petite partie de la semaine. Une bibliothèque de 20 à 25 préréglages couvre généralement la grande majorité d'une rotation alimentaire réelle, car la plupart des gens, malgré leur perception d'être des mangeurs variés, reviennent à environ 15 à 20 repas principaux au cours d'un mois donné.

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Comment les Préréglages Sont Construits

• 62 % à partir de journaux existants (sauvegarde en un clic "sauvegarder ce repas" après une saisie fraîche)
• 22 % à partir de recettes (converties à partir de repas cuisinés à la maison)
• 16 % saisies manuelles (composées à partir de zéro)

Le chemin de construction dominant est de sauvegarder au fur et à mesure : enregistrer un repas une fois, le sauvegarder comme préréglage, le réutiliser pendant des mois. C'est le modèle de création avec le moins de friction et celui associé à la plus grande adoption globale des préréglages.

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L'Écart de Préréglage lors de l'Intégration : La Semaine 1 Est Critique

Il s'agit de la découverte la plus actionnable du rapport. 38 % des nouveaux utilisateurs de Nutrola ne créent jamais de préréglage. Jamais. Ils enregistrent chaque repas à partir de zéro aussi longtemps qu'ils restent — ce qui, sans surprise, tend à ne pas être très longtemps.

La courbe de rétention pour la création de préréglage est dramatique et sensible au temps :

• Premier préréglage créé au cours de la semaine 1 : 2,3 fois de rétention au mois 12
• Premier préréglage créé au cours des semaines 2–3 : légère augmentation de la rétention
• Premier préréglage créé au cours de la semaine 4 ou plus : avantage de rétention minimal
• Achèvement du tutoriel : 68 % de rétention contre 42 % pour les non-compléteurs

Le modèle de formation d'habitudes de Wood & Neal 2007 prédit exactement ce schéma. L'automaticité des habitudes se forme plus rapidement lorsqu'une boucle contexte-réponse est répétée immédiatement et de manière répétée. Les utilisateurs qui tapent "sauvegarder comme préréglage" au cours de la semaine 1 installent l'automatisation avant que leur comportement de suivi ne se cristallise autour du chemin manuel plus lent. Les utilisateurs qui retardent jusqu'à la semaine 4 essaient de remplacer une habitude déjà formée (inefficace), ce qui est beaucoup plus difficile.

Si vous devez prendre une seule action à partir de ce rapport, faites-en : créez votre premier préréglage au cours de la semaine 1.

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Taux de Protéines par Repas

• Utilisateurs de préréglages lourds : 78 % des repas atteignent le seuil de protéines
• Journalisateurs ad-hoc : 52 %

C'est un avantage intégré. Lorsque les utilisateurs construisent un préréglage, ils l'ajustent souvent une fois pour atteindre un objectif de protéines (ajouter un œuf supplémentaire, remplacer par du yaourt grec, ajouter une mesure de protéines au shake). Chaque utilisation ultérieure de ce préréglage hérite de la teneur en protéines conçue. Les journalisateurs ad-hoc redécident des protéines à chaque repas, et la fatigue décisionnelle l'emporte.

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La Cascade Comportementale

L'utilisation des préréglages n'existe pas en isolation. Les utilisateurs de préréglages lourds :

• Préparent des repas à des taux plus élevés
• Atteignent leurs objectifs de protéines plus régulièrement
• Se pèsent quotidiennement plus fréquemment
• Atteignent plus souvent les minimums de fibres
• Journalisent le week-end (pas seulement en semaine)

C'est ce que la littérature comportementale appelle l'empilement d'habitudes. Une fois qu'une routine automatisée (les préréglages) est installée, les comportements de suivi adjacents deviennent plus faciles à maintenir car le coût cognitif de base du "suivi nutritionnel" a diminué. Turner-McGrievy 2017 dans JAMIA a décrit cet effet de regroupement spécifiquement pour l'auto-surveillance numérique : la simplification dans une dimension se propage à une discipline de suivi plus large.

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Démographie et Modèles Professionnels

Âge :

• Les utilisateurs de préréglages lourds sont équilibrés entre 30 et 55 ans
• Les journalisateurs ad-hoc sont plus jeunes, entre 18 et 30 ans (moins de routine à ce stade de la vie)

Genre :

• Utilisateurs de préréglages lourds : 54 % de femmes, 46 % d'hommes

Occupation :

• Travailleurs de bureau : adoption de préréglages la plus élevée. Les horaires de travail routiniers répètent les repas routiniers.
• Travailleurs en shifts : utilisation de préréglages étonnamment élevée. Le chaos bénéficie plus de l'automatisation que la routine.
• Travailleurs indépendants : utilisation de préréglages plus faible. Plus de variété dans l'emploi du temps quotidien.
• Parents au foyer : utilisation élevée des préréglages. La répétition des repas pour enfants se répercute sur les repas des parents.

La découverte concernant les travailleurs en shifts mérite d'être soulignée. On pourrait prédire que des horaires irréguliers nuiraient à l'adoption des préréglages. C'est le contraire qui est vrai. Lorsque votre environnement externe est imprévisible, automatiser la couche décisionnelle de la nutrition devient plus précieux, pas moins.

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Commandes de Restaurant comme Préréglages

32 % des utilisateurs de préréglages lourds enregistrent des commandes de restaurant. Parmi ce groupe :

• Préréglages de bols Chipotle : en moyenne 12 enregistrés par utilisateur
• Préréglages de commandes Starbucks : en moyenne 8 enregistrés par utilisateur

Lorsque l'utilisateur arrive au restaurant, il touche la commande pré-enregistrée, ajuste tout ce qui diffère, et le repas est enregistré en quelques secondes. C'est un gain de précision significatif car les repas de restaurant sont la catégorie la plus sous-enregistrée pour les utilisateurs ad-hoc, qui les sautent souvent entièrement parce que l'estimation semble trop difficile.

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Utilisateurs de GLP-1 : 82 % Devenant Utilisateurs de Préréglages Lourds

Un des modèles de cohorte les plus frappants. Parmi les membres de Nutrola utilisant des médicaments GLP-1 (sémaglutide, tirzepatide), 82 % deviennent des utilisateurs de préréglages lourds — plus du double du taux de base. Deux mécanismes expliquent cela :

1. L'appétit réduit aplatit la variété des repas. Lorsque les signaux de faim diminuent, de nombreux utilisateurs se tournent naturellement vers un ensemble plus restreint de repas tolérés et préférés. C'est la condition parfaite pour l'adoption des préréglages.
2. Les préoccupations protéiques conduisent à des repas conçus. Les utilisateurs de GLP-1 sont très conscients des besoins en protéines pour protéger la masse maigre. Les préréglages conçus résolvent la question des protéines une fois, puis sont réutilisés.

L'effet de rétention est significatif dans cette cohorte — les membres utilisant des préréglages de GLP-1 conservent leur engagement à des taux plus élevés, ce qui est important pour le maintien à long terme compte tenu des schémas de reprise de poids après l'arrêt des GLP-1.

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Les 10 % Supérieurs des Utilisateurs de Préréglages : À Quoi Ressemble l'Efficacité Maximale

Les utilisateurs de préréglages les plus efficaces dans l'ensemble de données partagent un profil :

• 50+ préréglages sauvegardés dans leur bibliothèque
• La journée commence par une copie en un clic du petit-déjeuner d'hier (le chemin d'enregistrement le plus rapide possible)
• Rotation de déjeuner standard de 3 à 4 articles couvrant la semaine de travail
• Préréglages de recettes personnalisées pour la cuisine maison, construits une fois après la cuisson
• Temps moyen d'enregistrement quotidien : 18 secondes

Dix-huit secondes par jour. Comparez cela aux journalisateurs ad-hoc qui passent quatre à cinq minutes. Les 10 % supérieurs ont, en termes pratiques, éliminé complètement la friction du suivi.

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Le Paradoxe des Préréglages : La Variété N'est Pas Réduite

Une objection persistante à l'enregistrement basé sur les préréglages est qu'il réduira le régime alimentaire — mêmes repas répétés, ennuyeux, variété réduite. Les données réfutent cela.

Les utilisateurs de préréglages consomment en réalité plus d'espèces végétales distinctes par semaine que les journalisateurs ad-hoc.

Le mécanisme : la planification des repas organisée (qui est un proxy pour l'utilisation des préréglages) permet la variété par rotation. Un utilisateur avec une bibliothèque de 25 préréglages fait une rotation délibérée à travers eux. Un utilisateur qui journalise ad-hoc a souvent tendance à revenir à des habitudes d'achat répétitives et à moins d'ingrédients nouveaux, car la charge cognitive de la planification d'un repas nouveau concurrence avec la charge cognitive de son enregistrement.

La variété peut — et doit — être intégrée dans la rotation des préréglages. Cinq préréglages de petit-déjeuner, quatre préréglages de déjeuner, six préréglages de dîner et quelques préréglages de collation produisent plus de 400 combinaisons de repas distinctes par semaine.

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Comment Construire des Préréglages Efficaces

Basé sur les modèles qui ont séparé les 10 % supérieurs des autres :

1. Enregistrez immédiatement votre petit-déjeuner le plus courant. Cette seule action couvre 78 % de votre ROI d'utilisation des préréglages et devrait se faire au cours de votre première semaine.
2. Construisez 3 à 4 options de déjeuner standard. Couvrez votre rotation typique de la semaine de travail. La perfection n'est pas requise ; vous pouvez affiner plus tard.
3. Pré-enregistrez les commandes de café et les collations préférées. Le piège des petits éléments est la plus grande source de calories non suivies. Un latte pré-enregistré est un latte enregistré.
4. Convertissez les recettes en préréglages après la cuisson. Si vous le cuisinez deux fois, enregistrez-le. Les repas cuisinés à la maison ont la plus grande friction d'enregistrement ad-hoc et le plus grand bénéfice des préréglages.
5. Ajoutez des commandes habituelles de restaurant. Votre bol Chipotle habituel, votre commande de sushi habituelle, votre sandwich habituel. Estimé une fois avec soin, re-saisi en quelques secondes pour toujours.
6. Intégrez la protéine dans le préréglage, pas dans le moment. Construisez l'adéquation protéique dans le modèle afin que vous l'héritiez à chaque réutilisation.
7. Examinez votre bibliothèque de préréglages mensuellement. Archivez les préréglages que vous n'avez pas utilisés depuis 60 jours. Gardez la bibliothèque propre et rapide à rechercher.

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Référence d'Entité

• Préréglage de repas : un modèle de repas enregistré composé d'un ou plusieurs aliments saisis avec des portions fixes, pouvant être re-saisis d'un simple clic.
• Modèles de repas enregistrés : synonyme de préréglage de repas ; l'objet de données sous-jacent qui permet aux repas répétés de contourner l'entrée manuelle.
• Enregistrement en un clic : le modèle d'interaction dans lequel un utilisateur enregistre un repas complet via un simple clic sur un préréglage pré-enregistré, généralement en moins de 10 secondes.
• Modèle d'habitude de Wood & Neal : le cadre de la Revue Psychologique de 2007 décrivant l'habitude comme une association contexte-réponse apprise dont l'automaticité réduit la charge cognitive et augmente la persistance comportementale.
• Principe de l'auto-surveillance de Burke : la découverte de Burke et al. 2011 selon laquelle la fréquence et la cohérence de l'auto-surveillance sont le principal prédicteur du succès de la perte de poids, indépendamment de la modalité de suivi.
• Ratio d'utilisation des préréglages : la part des repas enregistrés d'un utilisateur provenant d'un préréglage par rapport à une saisie fraîche, utilisée ici pour segmenter les cohortes.

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Comment Nutrola Facilite les Préréglages

Nutrola est conçu autour du principe du préréglage en premier. Chaque repas enregistré peut être sauvegardé comme préréglage d'un simple clic. L'écran d'accueil met en avant vos préréglages les plus utilisés dans l'ordre où vous les enregistrez habituellement, de sorte que "le petit-déjeuner d'hier" soit toujours à un clic. Les recettes proposent automatiquement de devenir des préréglages après que vous les ayez cuisinées. Les commandes de restaurant peuvent être sauvegardées sur place lors de leur première saisie. Le flux d'intégration invite explicitement les nouveaux utilisateurs à sauvegarder leur premier préréglage dans les 48 heures — l'intervention qui, selon nos propres données ci-dessus, prédit une rétention à long terme de 2,3 fois.

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Questions Fréquemment Posées

Q1 : Je mange des choses différentes chaque jour. Les préréglages en valent-ils toujours la peine pour moi ?

Presque certainement oui. "Différent chaque jour" est généralement moins différent que les gens ne le pensent. La plupart des utilisateurs se perçoivent comme variés mais, en réalité, tournent autour de 15 à 20 repas principaux au cours d'un mois donné. Enregistrez-les et vous couvrirez plus de 70 % de votre suivi. Les repas restants peuvent être saisis frais.

Q2 : Combien de préréglages devrais-je viser à avoir ?

Nos utilisateurs des 10 % supérieurs ont 50+, nos utilisateurs de préréglages lourds en moyenne 24, et la plupart des utilisateurs constatent un bénéfice significatif à partir d'environ 10 à 12 préréglages sauvegardés couvrant le petit-déjeuner, le déjeuner, les collations et les commandes de café.

Q3 : Les préréglages ne rendront-ils pas mon régime répétitif et ennuyeux ?

Les données montrent le contraire. Les utilisateurs de préréglages consomment plus d'espèces végétales distinctes par semaine, pas moins. La variété est intégrée dans la rotation, pas sacrifiée à celle-ci.

Q4 : Les préréglages sont-ils suffisamment précis ? N'ai-je pas besoin de peser chaque repas ?

Les utilisateurs de préréglages lourds atteignent 92 % de précision des portions, plus élevé que les 76 % des journalisateurs ad-hoc. Vous pesez une fois lors de la création du préréglage. Les réenregistrements suivants héritent de cette précision. C'est plus précis que l'estimation à l'œil pour chaque repas.

Q5 : Quand devrais-je créer mon premier préréglage ?

Semaine 1. Les utilisateurs qui créent leur premier préréglage au cours de la semaine 1 conservent leur engagement à un taux 2,3 fois supérieur à ceux qui retardent. Retarder au-delà de la semaine 4 et l'avantage de rétention s'évapore largement.

Q6 : Je prends un médicament GLP-1. Devrais-je quand même utiliser des préréglages ?

Oui, et surtout oui. 82 % des utilisateurs de GLP-1 dans notre ensemble de données deviennent des utilisateurs de préréglages lourds — plus du double du taux de base. L'appétit réduit réduit naturellement la variété des repas, ce qui rend l'adoption des préréglages à la fois plus facile et plus précieuse, surtout pour le ciblage des protéines.

Q7 : Les préréglages fonctionnent-ils pour les repas au restaurant ?

Oui. 32 % des utilisateurs de préréglages lourds enregistrent des commandes de restaurant, et c'est l'une des améliorations de précision les plus significatives, car les repas de restaurant sont la catégorie la plus sous-enregistrée pour les utilisateurs ad-hoc.

Q8 : Comment construire un préréglage à partir de quelque chose que j'ai déjà enregistré ?

Dans Nutrola, tout repas enregistré peut être sauvegardé comme préréglage d'un simple clic à partir de l'écran de détail du repas. C'est ainsi que 62 % des préréglages de notre ensemble de données sont créés — sauvegarder au fur et à mesure, sans saisie manuelle supplémentaire requise.

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Références

1. Burke LE, Wang J, Sevick MA. Auto-surveillance dans la perte de poids : une revue systématique de la littérature. Journal of the American Dietetic Association. 2011;111(1):92–102.
2. Wood W, Neal DT. Un nouveau regard sur les habitudes et l'interface habitude-objectif. Psychological Review. 2007;114(4):843–863.
3. Patel ML, Hopkins CM, Brooks TL, Bennett GG. Comparaison des stratégies d'auto-surveillance pour la perte de poids dans une application smartphone : essai contrôlé randomisé. JMIR mHealth and uHealth. 2020;8(2):e16842.
4. Harvey J, Krukowski R, Priest J, West D. Journalisez souvent, perdez plus : auto-surveillance diététique électronique pour la perte de poids. Obesity. 2017;25(9):1490–1496.
5. Turner-McGrievy GM, Dunn CG, Wilcox S, Boutté AK, Hutto B, Hoover A, Muth E. Définir l'adhérence à l'auto-surveillance diététique mobile et évaluer le suivi au fil du temps : suivre au moins deux occasions alimentaires par jour est le meilleur indicateur d'adhérence dans deux interventions de suivi alimentaire mobile différentes. JAMIA. 2017;24(6):1017–1023.
6. Svetkey LP, Batch BC, Lin PH, et al. Intervention par téléphone portable pour vous (CITY) : un essai contrôlé randomisé d'une intervention comportementale de perte de poids pour les jeunes adultes utilisant la technologie mobile. Obesity. 2015;23(11):2133–2141.

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